有限域上模逆电路的可逆逻辑设计

为了进一步提高加密系统的可靠性,提出了一种新颖的可逆逻辑门,利用它和存在的可逆门,设计了模逆电路所需的基本模块,并在有限域上设计了基于可逆逻辑的模逆电路。根据量子代价和延迟对其基本模块进行了性能评估,结果证明构建模逆电路的基本模块比现有可逆电路的性能提高5%~20%。以有限域GF(23)上求二进制多项式的乘法逆元为例,对提出的模逆电路进行建模仿真,结果表明电路的逻辑结构正确,性能可靠。提出的设计可用于加密算法的量子电路系统。     

生物信息安全的研究与实践

近些年来,电子商务、银行、社会福利保障和安全防护等各不同领域对个人生物信息相关高新技术广泛使用,让人们在日常生活中切身体会到高科技带来的"一切皆有可能".然而利益与风险并存,基于生物信息自身特点及网络环境的复杂性,其产生的安全问题也不可忽视.本文简单概括了生物信息识别技术的背景与应用,探讨了生物识别技术信息可能存在的安...     

量子萤火虫算法及在无等待流水调度上的应用

针对无等待流水车间调度问题,提出了一种新颖的量子萤火虫优化算法用于最小化总完工时间．首先,将量子进化机制嵌入萤火虫算法中,并设计一种快速的局部邻域搜索方法,在每次迭代时只搜索部分邻域,同时采用目标增量计算邻域解变化,这样极大地加快了算法迭代速度,加速了算法收敛．最后,应用Taillard基准测试实例仿真,与目前较优的启发式算法IHA（improved heuristic algorithm）和群智能算法DGSO（discrete glowworm swarm optimization）、 GA-VNS（genetic algorithm-variable neighborhood search）及DHS（discrete harmony search）相比较,产生最好解的平均百分比偏差均下降了40％以上．实验结果验证了所提算法在求解无等待流水调度中的优越性．     

新颖的阻塞流水车间调度量子差分进化算法

针对阻塞流水车间调度问题(BFSP),提出了一种新颖的量子差分进化(NQDE)算法,用于最小化最大完工时间。该算法将量子进化算法(QEA)与差分进化(DE)相结合,设计一种新颖的量子旋转机制控制种群进化方向,增强种群多样性;采用高效的基于变邻域搜索的量子进化算法(QEA-VNS)协同进化策略增强算法的全局搜索能力,进一步提高解的质量。基于Taillard's benchmark实例仿真,结果表明,所提算法在最优解数量上明显高于目前较好的启发式算法--INEH,改进了110个实例中64个实例的当前最优解;在性能上也优于目前有效的元启发式算法--新型蛙跳算法(NMSFLA)和混合量子差分进化(HQDE),产生最优解的平均百分比偏差(ARPD)均下降约6%。NQDE算法适合大规模阻塞流水车间调度问题。